HAI シンポジウム 2022
Human-Agent Interaction Symposium 2022

G-19

カードゲームにおいて模倣するエージェントへの心的状態の帰属
Attribution of Mental States to Imitating Agents in a Card Game
細川敦司 1 森田純哉 1
Atsushi Hosokawa1 Junya Morita1
静岡大学
Shizuoka University
1

1

Abstract: 人間は他者の行動を理解し予測するために，2 つの異なる認知戦略を使い分ける．ひとつは刺激と反応を対応づけることで他者の行動をモデル化する behavior-reading であり，他方は他者の内部状態を想定する mind-reading である．このうちの後者の認知戦略が可能になる条件は十分に明らかになっていない．本研究では，対戦相手の行動を予測する処理に焦点を当てた単純なカード
ゲームにおいて，相手の行動を模倣する認知モデルと参加者を対戦させる実験を行った．それにより，模倣を行う認知モデルに対して参加者が心的状態を帰属するかどうかを検証した．

1

はじめに

日常において，他者の行動を探り合う状況は頻繁に発生する．交差点での他者との一瞬のすれ違い，対面での会話や議論，メールや SNS (Social Networking Service)による非同期でのメッセージの送受信，評価者に向けたレポートや申請書の執筆など，おおよそ全ての社会的場面で，人は他者の行動を予測，あるいは推測する．
その過程を通して，人々は他者と協力するにせよ対立するにせよ，自己の利益を最大化することを目指す．ときとして相手の行動を読みつつ，相手を出し抜くことも行われる．
他者の行動予測については，これまでにインタラク
ションに関連する認知科学の研究分野において，様々な理論が提唱されてきた [1, 2, 3]．植田 [3] は主体の内部に他者についての心的表象である「他者モデル」を構築することが，持続的なインタラクションに必要であると指摘した．また，認知機能の進化を検討する比較認知科学では，再帰的に他者の心的状態を推論することが人間の高度な知能を導いたという仮説も提起されている [2]．
Whiten[4] や寺田 [5] によると，人間は他者の行動を理解して予測するために二つの認知戦略を使用す
る．それが Behavior-reading と Mind-reading である．
Behavior-reading とは，状態と行動，つまり刺激と反応を直接関連付けて他者の行動を理解・予測することを意味する．一方 Mind-reading では，刺激と反応を媒介する状況に共通の原因を想定する．この内部状態が心に相当すると考えられる．研究者らは，多様な行動が心を帰属される原因になる可能性を主張している[6, 7, 8, 9]．しかし，人間が対象に心的状態を帰属して Mind-reading を行う条件は十分に明らかになっていない．
行動予測において心の帰属が起こることを述べた研究は他にもある．Dennett[10] は，対象の振る舞いを予測する戦略の一つとして意図スタンスを提唱した．これは，心的状態，つまり意図などを対象に帰属する戦略である．意図スタンスが用いられているときは Mindreading が行われていると考えられる．Human-AgentInteraction の研究分野では，エージェントとはそれが意図をもって行動できるかのように人々が相互作用する対象だと紹介されている [11]．これは Dennett の意
図スタンスに沿った定義である．
自己または他者に心的状態を帰属する能力は心の理論[12] と呼ばれる．つまり，ある状況に置かれた自己または他者の行動を見て，心の状態，目的，意図などを推測し解釈できるという心の働きをさす．心の理論は認知能力の発達を通じて獲得される．前述の Mind-reading
は，他者の意図の推論を伴うので心の理論を必要とす
る．Meltzoﬀ[13] は，心の理論が発達過程における模倣の産物だということを示唆した．さらに，子どもは動きをコピーするだけでなく抽象的なルールや戦略をも模倣するということが発見された [14]．Williamson らはこれを抽象的な模倣 [15] と呼んでいる．抽象的な模倣が Mind-reading に役立っている可能性がある．これらのことから，著者らは Mind-reading と模倣の関係に着目した．
本研究の目的は，模倣が心的状態の帰属に関係するかを検討することである．つまり，模倣を行う対象に対して，前述のように心を帰属する Mind-reading が使われるかを検討する．本研究では，行動を読み合う認
知プロセスを組み入れたエージェント（認知モデル）と

実験参加者がインタラクションする実験を実施することで模倣と心的状態の帰属に関する仮説を検証する．

表 1: ブロック結果の例

A
B

カードゲームにおける模倣するエー
ジェント

2

本研究は，認知モデルと実験参加者がインタラクショ
ンする実験を実施するにあたって，著者らの先行研究[16, 17] で用いられた課題とモデルを利用する．以下，先行研究を引用しつつ，課題とモデルの説明を記載する．

2.1

カードゲーム

先行研究で用いられた課題は，各プレイヤーの戦略に関係しない初期条件から確率的要素を排除したカードゲーム [16] である．これは二人で行うゲームである．
また，ブロックという単位で進行する．以下，ブロッ
クの進め方について説明する．
ブロックを始めるにはまず，1, 2, 3, 4, 5 が一つずつ書かれた 5 枚のカードをそれぞれ二人に配る．

1. 各プレイヤーは自分の手札から 1 枚を選び，数字を隠して場に出す．
2. その結果，より大きな数が書かれたカードを出したプレイヤーに 1 ポイントが加算される．カードに書かれた数が等しい場合はどちらにもポイントは与えられない．
3. 場に出したカードは手札からなくなる．
お互いの手札がなくなるまで（5 回），1〜3 を繰り返
し，より多くのポイントを得たプレイヤーがこのブロックの勝者となる．両者のポイント数が等しい場合は引き分けとなる．
ブロックの進行の具体例を表 1 に示す．表 1 では 1
巡目にプレイヤー A が 5，プレイヤー B が 3 のカードを出している．この場合，プレイヤー A に 1 ポイントが加算される．場に出したカードは手札からなくなる
ので，2 巡目以降 A は 5，B は 3 のカードを出すことができない．さらに表 1 の 2 巡目において，プレイヤー
A と B はともに 2 のカードを出している．この場合は，どちらにもポイントは与えられない．場に出したカードは手札からなくなるので，3 巡目以降 A と B はともに 2 のカードを出すことができない．これを繰り返し，
お互いの手札がなくなるまで（5 巡目まで）行う．表 1
においては，A が 1 巡目，B が 3 と 5 巡目でそれぞれ 1
ポイントずつ獲得したため，B がこのブロックの勝者
となる．

I
5
3

II
2
2

III
3
4

IV
1
1

V
4
5

計
1
2

負
勝

本ゲームにおいて各プレイヤーに配布されるカードは常に同一のものである．そのため，ポーカーやブラッ
クジャックのように配布される手札による有利不利の要素が存在せず，純粋に他者の行動を読むことにより勝敗が決定することになる．

2.2

モデル

模倣が心的状態の帰属に関係するかを検討するため，
前節に示したカードゲームを遂行する認知モデルを認知アーキテクチャである Adaptive Control of ThoughtRational (ACT-R) [18] を用いて構築した．ACT-R を利用することの利点は，このアーキテクチャに備わるパラメータにより，複数の認知的戦略のモデルを容易に構築できることである．特に今回の研究では，モデルにおける 3 つの要因を操作した．以下，各要因の概略を示す（詳細は [17]）．

• 思い出した事例の使い方: モデルは過去の対戦の経験を蓄積することで現在のブロックにおける行動を定める．事例の使い方として，現在のブロックにおける自己と事例の中の相手を対応付ける模倣を行うか否かを変数として含めた．この要因におけるモデルのバリエーションは，「模倣あり」と「模倣なし」である．
• 記憶する事例の内容: モデルが保持する事例の形式として，抽象度の異なる複数の形を想定できる．ひとつの形式は，表 1 のようにブロックの結果をそのまま蓄える「そのまま」である．別の形式は，各巡目までに出されたカードの累積値を蓄える「累積」である．累積値を蓄えることで，自分と相手に残った手札が現在の状況と同じなら
ば途中経過が異なっていても思い出せるようになり，より柔軟な事例の利用が実現される．
• 事例の検索方式: 類似度設定により重み付けされた曖昧な記憶の検索を可能にするか否かを変数とする．類似した事例の検索を行わず，現在のブロックと完全に同一の事例のみを用いる「完全一致」，事例の検索において勝敗の類似に重みを置
いた「勝敗重み大」，事例の手札の類似に重みを置いた「勝敗重み小」を用意した．

上記 3 つの要因のうち，本研究で特に注目するのは「思い出した事例の使い方」である．この変数における模倣ありと心的状態の帰属との関係を検討する．他の水準は，模倣を行うモデルの中にもバリエーションを持たせることを意図して設定した．なお，上記の要因の組み合わせによる 12 のモデルに加え，完全にランダ
ムに手札を選択するランダムモデルを用意した．
先行研究 [17] では，これらの要因の操作によってモデルの振る舞いがどのように変化するか調べるために，構築したモデルを用いてシミュレーションを行った．
その結果，模倣を行うモデルは，模倣を行わずに過去の事例を利用するモデルに対し，より多様な行動を生成し，より高い対戦成績を示した．また，ランダムモ
デルについても模倣を行うモデルと同様，多様な行動を生成したものの，他のモデルとの対戦成績がチャン
スレベルを上回ることはなかった．

実験

3

先行研究の知見は，模倣を行うモデルが，対戦相手の行動を予測し，多様な行動を生成することを示す．こ
の知見は，[5] において述べられた Mind-reading の条件と合致し，模倣による心的状態の帰属の生起を示唆する．これを引き継ぎ，本研究では，ACT-R モデルと実験参加者，または参加者どうしがコンピュータを介して対戦する実験を行い，以下の仮説が成り立ちうるかを検討した．

1. 人間は他者の行動を模倣する対象に Mind-readingを行い，心的状態を帰属する
2. 人間は常にランダムに行動する対象には Behaviorreading を行い，心的状態を帰属しない

3.1

方法

3.1.1

実験参加者

クラウドソーシングサービスのランサーズで実験参加者を募集した．実験は 3 回に分けて行い，1 回目に50 名，2 回目に 100 名，3 回目に 150 名を募集した．参加者は，実験協力の謝金として 500 円を得た．

3.1.2

機材

実験には，第 3 節に示したモデルと実験参加者，または参加者どうしが対戦できるゲームシステムを用いた．このシステムは ACT-R 7.x1 において採用された
1 http://act-r.psy.cmu.edu/software/

図 1: ゲーム画面の例
表 2: 手巡別の最短時間と s 値
手巡
最短 [秒]
s 値 [秒]

I
5.46955.4394II
5.76105.5228III
5.64295.5341IV
5.90045.3204V
2.22422.6998

Remote Procedure Call (RPC) サーバを利用することで，ユーザインタフェースとモデルのリアルタイムでの通信を実現している．ユーザインタフェースの作成には，スタンドアロン版 ACT-R 7.x に含まれる Web イ
ンタフェース（Node.js にて実装）を用いた．ゲームシ
ステムのインタフェースを図 1 に示す．参加者は画面中のオレンジ色のカードをクリックした後に黄色の確定ボタンを押すことで場にカードを出すことができた．
ACT-R モデルとユーザの対戦を実現するにあたり，
カードの提出タイミングを決定する機構を実装した．
ACT-R は手続き的知識や宣言的知識の実行に要する時間を見積もる機構を保持する．しかし，ACT-R による反応時間のシミュレーションは，数秒単位で完結する単
純な認知プロセスを対象としたものである．本研究が扱うような他者の行動を予測する活動において ACT-R
による反応時間のシミュレーションを行うことは容易ではない．そこで，本研究におけるゲームシステムにおいては ACT-R による反応時間の見積もりを用いず，より簡便な方法でカード提出タイミングを決定した．
カード提出タイミングの計算には，本ゲームシステ
ムを用いた予備実験 (n = 4) のデータを利用した．予
備実験では，参加者がカードを出すまでの時間を手巡別に集計した．その平均と不偏標準偏差を表 2 に示す．
表の値を最短の待ち時間とし，平均を 0，該当する s とするロジスティック分布から生成された値を加算する
ことで，モデルがカードを出すまでの時間を求めた．

3.1.3

実験デザイン

各参加者に対して，先行研究 [17] において開発された
13 種類のモデルと他の参加者のうち，いずれかをゲー
ムにおける対戦相手として割り当てた．その際，ランダムモデルと対戦する参加者と他の参加者と対戦する

参加者は，ランダムモデルを除く 12 種類のモデルそれ
ぞれと対戦する参加者の 2 倍になるように，実験シス
テムにアクセスした順番に参加者を配置した．

3.1.4

実験手続き

クラウドソーシングサービス（ランサーズ）で依頼を受けた参加者は依頼画面において，実験手順についての教示に目を通した．その後，画面の URL から，サーバで公開している実験システムへと遷移した．
実験システムでは始めに実験の教示画面が表示された．教示画面においてゲームのルールとシステムの操
作方法，実験での課題が参加者に提示された．課題では，ブロックをできるだけたくさん繰り返すことを教示した．ただし，急ぐ必要はなく，参加者自身が快適にプレイできる速さで行うように教示した．なお，対戦相手は人またはコンピュータのどちらかになり，相手より多くのブロックで勝つことを目指すように教示した．対戦開始から 30 分が経過してブロックの対戦が終わり，「アンケート」ボタンが表示されるまでプレイするよう教示した．
次に遷移した画面において，参加者はゲームのルー
ルに関するクイズに答えた．それらに全問正解した後，課題となるゲームをプレイした．
ゲームプレイ終了後は，ゲーム画面内に表示された「アンケート」ボタンのクリックにより，アンケート画面へ遷移した．アンケートには Google の Web アンケー
トフォーム作成サービスの GoogleForms を使用した．
アンケートでは以下の項目で対戦相手の印象を 7 段階
リッカート尺度によって評価した（1: 全く当てはまらない — 7: 非常に当てはまる）．

1. 行動が複雑である

3.1.5

分析

分析には，ゲーム中にトラブルが発生せずに 30 分間のデータを欠損なく取得できた参加者 (表 3) のデータを用いた．表において，他の参加者とプレイした条件の人数が少なくなっており，この条件におけるデータの欠損が多かったことが示される．この条件は，サーバと参加者 2 名の通信が発生し，より実験環境の不具合が生じやすかった．
分析対象とした指標は，印象評価のほかに，各モデ
ルとのゲームプレイ中の参加者の行動およびモデルの振る舞いに関するものを含んだ．具体的には，遂行したブロック数と，勝ったブロック数の割合（勝率），引
き分けたブロック数の割合（引き分け率），記憶した事
例の種類数の遂行ブロック数に対する比率を集計した．
これらの指標の分析においては，まず，本研究のモデルで操作した 3 つの要因の効果を検討するために，ランダムモデルを除く 12 種類のモデルを対象に，3 元配
置分散分析 [思い出した事例の使い方 × 記憶する事例の内容 × 事例の検索方式] を行った．次に，模倣を行うモデルとランダムモデル，人間の違いを分析するために，上記の分析で交互作用が認められなかった従属
変数については，思い出した事例の使い方以外の要因を統合し，模倣なし，模倣あり，ランダムモデル，人間（他の参加者と対戦した参加者）の 4 水準を比較する 1
元配置分散分析を行った．記憶した事例の種類数の遂行ブロック数に対する比率を除き，交互作用が認められた従属変数については，ランダムモデルを含む 13 種類のモデルと人間を合わせた全 14 水準を比較する分散分析を行った．さらに，人間と各モデルの印象評価を比較するために，6 つの印象評価項目における，人間（他の参加者と対戦した参加者）の平均評定値と各モデ
ルの平均評定値の Root Mean Squared Error (RMSE)と相関係数 (n = 6) を算出した．

2. 行動が規則的である
3. 行動が予測できる

3.2

4. 行動が意図的である

各モデルの遂行ブロック数を図 2 に，対戦成績を図 3に，記憶した事例の種類数の遂行ブロック数に対する比率を図 4 に，印象評定値を図 5 に示す．エラーバー
は標準誤差を表す．また，緑色の実線と点線はそれぞれランダムモデルの平均値と標準誤差を表す．黒色の実線と点線はそれぞれ他の参加者と対戦した参加者の平均値と標準誤差を表す．

5. 知的である
6. 心がある
これらの印象評価は，ゲームプレイにおいて参加者が対戦相手に心的状態を帰属したかどうかを調べるために設けられた．印象評価項目は，対象への心の帰属を扱っ
た先行研究で行われた実験から引用された [5, 19, 20]．

3.2.1

結果

ACT-R モデルのバリエーションの比較

3 元配置分散分析の結果を表 4 に示す．各指標に対する分散分析によって得られた主効果と交互作用の F
統計量が示されている．

表 3: 実験の条件

模倣なし
模倣あり
ランダム
他の参加者

完全一致
17
15

そのまま
勝敗重み大
18
18

勝敗重み小
12
15

完全一致
13
15

累積
勝敗重み大
15
19

勝敗重み小
13
16

30
13
注) セル内はゲーム中にトラブルが発生しなかった参加者数

表 4: 3 元配置分散分析の結果

使い方

ブロック数

勝率

引き分け率

事例/ブロ
ック

複雑

規則的

予測可能

意図的

知的

心

0.47

138.24
***

44.67
***

175.28
***

67.72
***

73.64
***

99.81
***

1.71

49.90
***

23.86
***

内容

0.00

0.95

0.24

0.13

0.00

0.07

0.01

0.89

0.46

0.15

検索方式

0.04

6.39 **

0.91

11.63
***

1.20

2.91 +

1.15

0.03

0.53

1.08

使い方*内
容

0.40

0.16

0.24

0.01

0.13

1.29

3.14 +

0.94

0.36

0.70

使い方*検
索方式

0.79

0.18

4.33 *

17.52***

2.83 +

1.25

2.51 +

4.10 *

1.19

0.08

内容*検索
方式

2.47 +

0.73

0.16

1.50

0.30

0.20

0.12

1.94

3.68 *

0.86

使い方*内
容*検索方
式

0.22

0.47

0.40

1.56

0.33

1.31

1.64

0.27

1.17

0.64

注) 数値は F 値．+: p < .10, *: p < .05, **: p < .01, ***: p < .001

図 2: 各モデルの遂行ブロック数(a) 勝率(b) 引き分け率

図 3: 各モデルの対戦成績

まず，図 2 の遂行ブロック数では条件間での有意な効果は認められなかった．
勝率では，思い出した事例の使い方と事例の検索方
式にそれぞれ有意な主効果が認められた．模倣ありが模倣なしを上回り，勝敗重み大が完全一致と勝敗重み
小を下回った (Holm 法による多重比較: p < 0.01)．引
き分け率では有意な交互作用が認められ，勝敗重み大と勝敗重み小条件においては模倣ありが模倣なしを上
回り (勝敗重み大における思い出した事例使い方の単純
主効果: F (1, 174) = 39.74, p < 0.001, 勝敗重み小における思い出した事例使い方の単純主効果: F (1, 174) =13.29, p < 0.001) ，模倣なし条件においては完全一致
が勝敗重み大を上回った (模倣なし条件における事例の検索方式の単純主効果: F (2, 174) = 4.06, p = 0.019;
Holm 法による多重比較: p < 0.05)．
記憶した事例の種類数の遂行ブロック数に対する比率では有意な交互作用が認められ，事例の検索方式の全水準において模倣ありが模倣なしを上回り (完全一致:
F (1, 174) = 13.55, p < 0.001, 勝敗重み大: F (1, 174) =160.04, p < 0.001, 勝敗重み小: F (1, 174) = 49.30, p <0.001) ，模倣なし条件においては完全一致が勝敗重み
大と勝敗重み小を上回り，勝敗重み小が勝敗重み大を上回った (F (2, 174) = 27.81, p < 0.001; Holm 法による多重比較: p < 0.05)．
「行動が複雑である」，「行動が規則的である」，「行動が予測できる」，「心がある」では，思い出した事例の使い方のみに有意な主効果が認められた．「行動が複雑である」と「心がある」では模倣ありが模倣なしを上回り，「行動が規則的である」と「行動が予測できる」では模倣ありが模倣なしを下回った．「行動が意図的である」では有意な交互作用が認められ，勝敗重み小条件において模倣なし
が模倣ありを上回った (F (1, 174) = 7.42, p = 0.007)．
「知的である」では，思い出した事例の使い方に有意な主効果が，記憶する事例の内容と事例の検索方式に有意な交互作用が認められた．模倣ありが模倣なしを上回り，勝敗重み小条件においてそのままが累積を上回った (F (1, 174) = 4.90, p = 0.028)．

3.2.2

図 4: 各モデルが記憶した事例の種類数の遂行ブロッ
ク数に対する比率

模倣の有無を統合した比較

模倣なし，模倣あり，ランダムモデル，人間（他の参加者と対戦した参加者）の 4 水準を比較する 1 元配置分
散分析の結果，全て従属変数では有意な主効果が認められた (遂行ブロック数: F (3, 225) = 170.09, p < 0.001,
勝率: F (3, 225) = 51.89, p < 0.001, 複雑: F (3, 225) =28.16, p < 0.001, 規則的: F (3, 225) = 31.15, p <0.001, 予測可能: F (3, 225) = 43.09, p < 0.001, 心:F (3, 225) = 10.22, p < 0.001)．遂行ブロック数では，人間が他の 3 水準（模倣なし，模倣あり，ランダムモデ
ル）を上回った (Holm 法による多重比較: p < 0.001)．

(a) 行動が複雑である(b) 行動が規則的である(c) 行動が予測できる(d) 行動が意図的である(e) 知的である(f) 心がある

図 5: 各モデルの印象評価

を表 5 に示す．ランダムモデルの値を下回った RMSEと上回った相関係数は太字として示している．表より，模倣ありにおいて，ランダムモデルよりも人間に近い
印象評価のモデルが複数観察されることが確認できる．

3.3(a) 模倣なしモデル(b) 模倣ありモデル

図 6: 平均印象評定値
勝率，「行動が複雑である」，「心がある」では，模倣なしが他の 3 水準（模倣あり，ランダムモデル，人間）を下回った (Holm 法による多重比較: p < 0.05)．「行動が規則的である」と「行動が予測できる」では，模倣なしが他の 3 水準を上回った (Holm 法による多重比較:
p < 0.05)．
ランダムモデルを含む 13 種類のモデルと人間（他の参加者と対戦した参加者）を合わせた全 14 水準を比較する 1 元配置分散分析の結果，「行動が意図的である」
では有意な効果は認められず (F (13, 215) = 1.51, p =0.114)，これを除く従属変数では有意な主効果が認められた (引き分け率: F (13, 215) = 6.47, p < 0.001, 知
的: F (13, 215) = 5.93, p < 0.001)．多重比較によりランダムモデルまたは人間との有意差が認められた水準を示す．引き分け率でランダムモデルを下回った水準は，「模倣なし，そのまま，勝敗重み大」，「模倣なし，そのまま，勝敗重み小」，「模倣なし，累積，勝敗重み大」，「模倣なし，累積，勝敗重み小」であり，人間を下回った水準は，「模倣なし，そのまま，勝敗重み大」，「模倣なし，累積，勝敗重み大」，「模倣なし，累積，勝敗重み小」であった (Holm 法による多重比較: p < 0.05)．
「知的である」でランダムモデルを下回った水準は，「模
倣なし，そのまま，勝敗重み大」，「模倣なし，累積，勝敗重み小」であり，人間を下回った水準は，「模倣なし，
そのまま，勝敗重み大」であった (Holm 法による多重比較: p < 0.05)．いずれもランダムモデルと人間の間には有意差は認められなかった．

3.2.3

印象評価における人間とモデルの類似

印象評価のパターンにおける人間とモデルを比較するために，6 つの印象評価項目における，人間（他の参加者と対戦した参加者）と各モデルの平均評定値を図 6に示す．また，人間との印象評価の RMSE と相関係数

考察

各モデルの印象評価の分析から，模倣なしのモデル
に対して模倣を加えたモデルは，より人間に近い結果を示したことがわかる．これは，人間は他者の行動を模倣する対象に心的状態を帰属するという仮説 1 と整合する．一方，1 元配置分散分析において，ランダム
モデルと模倣を行うモデルの間では心的帰属に差がみられなかった．この点は，人間が常にランダムに行動する対象には心的状態を帰属しないという仮説 2 に反する．
分散分析では仮説 2 と反する結果となったものの，表5 に示した人間と各モデルの印象評価の比較から，行動予測を必要とする課題において，一部の模倣を行う
モデルは，ランダムな行動よりも，人間に近い心的状態の帰属を導いたといえる．特に注目すべき点は，模倣を行うモデルのなかでも部分一致メカニズムを使わない完全一致モデルがより人間らしい振る舞いを生み出したことである．2.2 節に示したように部分一致メカ
ニズムは，検索要求に完全に合致しない類似した事例の検索を可能にする．このようなメカニズムは限定された事例のみを利用可能な状況では多様な振る舞いを生成する有効な手段となると考えられる．しかし，蓄積される事例が増えることで，部分一致メカニズムに頼らずに，文脈に即した多様な振る舞いを生み出せる．
図 4 に示すように，今回の実験において，模倣モデル
は，全てのブロックで異なる事例を蓄えていた．そのため部分一致メカニズムの利点が得られず，かえって生成されたパターンの認識が困難，つまりランダムに近い振る舞いになった可能性がある．
また，完全一致モデルの利点については，人間がランダムに行動することが苦手であること [21, 22] からも説明できる．つまり，人間の行動はランダムなプログラムほど複雑ではないし，予測不可能でもない．図5a と 5c から，本研究における模倣ありかつ完全一致のモデルも，ランダムモデルほど複雑さが大きくなく予測可能性が小さくない．したがって，本研究では模倣ありかつ完全一致のモデルが最も人間らしいと評価された可能性を考えることができる．模倣を行いかつ部分一致メカニズムを使うモデルは，行動があまりにも複雑化し予測できなくなってしまうので，かえって人間らしくないと評価されたと考えられる．

表 5: 人間との印象評価の RMSE と相関係数思い出した事例の使い方

記憶する事例の内容
そのまま

模倣なし
累積

そのまま
模倣あり
累積

事例の検索方式
完全一致
勝敗重み大
勝敗重み小
完全一致
勝敗重み大
勝敗重み小
完全一致
勝敗重み大
勝敗重み小
完全一致
勝敗重み大
勝敗重み小

ランダム

4

まとめ

本研究は，模倣が心的状態の帰属に関係するかを検討することを目的とし，人間と認知モデルから構成されるエージェントを対戦させる行動実験を実施した．
課題として，行動の読み合いが発生する単純なカードゲームを設定し，認知アーキテクチャ ACT-R を用いて複数の模倣のバリエーションを含むモデルを構築した．そして，模倣を行うモデルを，単純に事例を利用するモデル，ランダムに行動するモデルと対比させた．
実験の結果，模倣を行うモデルは単純に事例を利用するモデルに対して，より人間と近い印象を与えることが確かめられた．しかし，模倣を行うモデルとランダ
ムに振る舞うモデルとの印象の差は微細なものとなり，各指標の平均値における差は認められなかった．印象
評価のパターンからは，特定の種類の模倣は人間らしい振る舞いを生み出すことが示唆された．これは，人間の行動はランダムなプログラムほど複雑ではなく予測不可能でもないので，模倣によって人間らしい振る舞いを再現できたからだと考えられる．この結果より，
本研究は，限定的ではあるものの，模倣と心的状態の帰属との関係を示唆する結果を得たと考える．
ただし，今後の検討において，模倣とランダムモデ
ルの差異についてはさらなる検討が必要である．本研究において，模倣とランダムな振る舞いの差が限定的であった一つの理由は，本研究で用いた課題が，行動を読み合う認知プロセスをモデル化するために，単純化されたカードゲームを課題として設定したことに由来する．人間はランダムな行動に意図を見出す傾向があることが指摘されており [23]，今回の単純な課題において，そのような意図の推測が誘発された可能性がある．今後，心的状態の帰属に関する模倣の頑健な効果

RMSE
1.161
1.907
0.941
0.905
1.270
1.285
0.437
0.679
0.792
0.444
0.532
0.731
0.647

相関係数
0.162
-0.104
0.369
0.304
0.231
0.103
0.651
0.487
0.370
0.959
0.517
0.278
0.349

を得るためには，行動の読み合いが発生する他の様々な課題を設定してモデルを構築することが有効であると考えられる．
また，別の理由として人間の有する心の理論に限界を考えることができる．構築したモデルを用いたシミュ
レーション [17] では，模倣を行うモデルはモデル同士の対戦において，他のモデルを上回る成績を示した．このことは，模倣を行うことが，結果的に相手の行動の裏をとることにつながったことを示している．このような行動の予測は，2 次の心の理論と呼ばれることがある．そして，そのような模倣モデルに対して，人間は対戦成績が拮抗し，決して模倣モデルを上回るものにはならなかった（図 3）．人間がより高次の心の理論を持つとすれば，模倣されていることを見破り，模倣モデルの裏をかく戦略を行うことも可能であったと考える．そのような結果とならず，ランダムな振る舞いと模倣の区別が微細であったことは，人間による心の理論の限界を示唆し，同時に模倣が人間にとって予測の困難な振る舞いを規則に即して生成するメカニズムとなっていることを示唆する．今後，このような考えを検討するために，対戦中の人間の思考過程に関するより詳細なデータを取得し，分析を進めていく必要が
ある．

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